1_TFM_Health_In_Air-DataCleaning
Marcos Mariscal
22/5/2021
Librerias a instalar:
#install.packages(“tidyverse”) .- para el uso de tibbles #install.packages(“sf”) .- Data Frames geoespaciales #install.packages(“maps”) .- Datos de regiones #install.packages(“tools”) .- Distintas utilidades de R, ej poner la primera letra de los títulos en mayusculas #install.packages(“utils”) .- Distintas utilidades de R #install.packages(“stringr”) .- tratamiento de cadenas de texto #install.packages(“rnaturalearth”) .- Datos de todos los paises #install.packages(“rnaturalearthdata”).- Necesario para un gran mapa #install.packages(“ggrepel”) .- Para que no se solapen las etiquetas en el mapa #install.packages(“magick”) .- Para generar animaciones con mapas preconstruidos #install.packages(“readxl”) .- Para leer ficheros excel
Realizamos las llamadas a las librerías instaladas:
library (yaml)
library(tidyverse)
library(sf)
library(maps)
library (tools)
library(utils)
library(stringr)
library(rnaturalearth)
library(rnaturalearthdata)
library(ggrepel)
library(transformr)
library(magick)
library(readxl)| ## Cargamos los datos de “Monitorización diaria de la calidad del aire” |
#Lista de años con datos de calidad del aire:
datayears = c("2017","2018","2019","2020")
# Definimos los nombres de los ficheros y los años de datos a cargar para los datos:
prename="airdata"
filepath="./Data/Air_Quality/"
filename="daily_aqi_by_county_"
pngpath="./png/"
# Función de lectura y agrupación de datos con entrada años:
getagg <- function(year){
pathzip <- paste (filepath,filename,year,".zip",sep="")
filecsv <- paste (filename,year,".csv",sep="")
# lectura de cada fichero csv por año:
df <- read.table(unz(pathzip, filecsv), header=T, quote="\"", sep=",")
# Incluimos el campo año-mes en el dataframe para agrupar por el:
df$yearmm<- paste(substr(df$Date,1,8),"01")
df$yearmm<- as.Date(df$yearmm,format="%Y-%m-%d")
# Definición de los valores numéricos para las categorías AQI:
df$Cat <- ifelse(df$Category=="Good",1,ifelse(df$Category=="Moderate",2,ifelse(df$Category=="Unhealthy for Sensitive Groups",3,ifelse(df$Category=="Unhealthy",4,ifelse(df$Category=="Very Unhealthy",5,ifelse(df$Category=="Hazardous",5,"Raro"))))))
# Dentro de la función, Agrupamos los datos de calidad del aire por Estado (State):
# El índice AQI es el máximo de los índices obtenidos por los componentes analizados, AQI = max( AQIPM2.5, AQIPM10, AQIO3, ...)
aggdf <- df %>% select(State.Name, county.Name,Cat,AQI, yearmm) %>% group_by(State.Name, county.Name,yearmm) %>% summarise(maxCat=max(Cat,na.rm=TRUE),maxAQI=max(AQI,na.rm=TRUE),aggnum=n())
return (aggdf)
}
# Fin de la función de lectura y agrupación de datos
#Llamamos a la función para cargar y agrupar los datos de calidad del aire para los años 2017 a 2020:
aggtot <- tibble()
for (i in 1:length(datayears)){
aggdata <- getagg(datayears[i])
aggtot <- union_all(aggtot,aggdata)
}## `summarise()` has grouped output by 'State.Name', 'county.Name'. You can override using the `.groups` argument.
## `summarise()` has grouped output by 'State.Name', 'county.Name'. You can override using the `.groups` argument.
## `summarise()` has grouped output by 'State.Name', 'county.Name'. You can override using the `.groups` argument.
## `summarise()` has grouped output by 'State.Name', 'county.Name'. You can override using the `.groups` argument.# Construimos campo ID para su cruce con tibble de los condados de USA
aggtot$ID <- paste(tolower(aggtot$State.Name),tolower(aggtot$county.Name), sep=",", collapse=NULL)
# Recogemos los datos geograficos de los condados:
counties <- st_as_sf(map("county", plot = FALSE, fill = TRUE))
counties$area <- as.numeric(st_area(counties))
# Cruce de datos aggregados con Counties para incluir los datos de geografia
aggtotcounties <- merge(x = aggtot, y = counties, by = "ID", all.x = TRUE)| ## Representamos los datos de calidad del aire en mapa geográfico de USA por Condado: |
#Recogemos los datos de los estados de USA:
states <- st_as_sf(map("state", plot = FALSE, fill = TRUE))
states$ID <- toTitleCase(states$ID)
#Incluimos en el dataframe, el dato de las áreas de los estados:
states$area <- as.numeric(st_area(states))
world <- ne_countries(scale = "medium", returnclass = "sf")
states <- cbind(states, st_coordinates(st_centroid(states)))## Warning in st_centroid.sf(states): st_centroid assumes attributes are constant
## over geometries of x## Warning in st_centroid.sfc(st_geometry(x), of_largest_polygon =
## of_largest_polygon): st_centroid does not give correct centroids for longitude/
## latitude data#Identificamos los valores de categorias AQI de calidad del aire:
ncateg<- c(1,2,3,4,5,6)
categ <- c("Good","Moderate","Unhealthy for Sensitive Groups","Unhealthy","Very Unhealthy","Hazardous")
#Definimos los colores de cada categoria:
colscateg <- c("1"="green","2"="yellow","3"="orange","4"="red","5"="darkred", "6"="black")
#eliminamos los registros con areas nulas
no_nulos = aggtotcounties %>% filter(!is.na(area))
#extraemos las fechas de año y mes:
dist_yearmm = aggtotcounties %>% distinct(yearmm) %>% arrange(yearmm)
#Sacamos una lista de todas las fechas existentes:
list <- dist_yearmm$yearmm
lista <- as.integer(format(list, "%Y%m%d"))
# Generamos un mapa por año mes con los datos de calidad de aire de cada condado en la ruta:
f_maps <- for (i in 1:length(list)){
df <- no_nulos %>% filter(yearmm==list[[i]])
ggUsa <- ggplot(data = world) +
geom_sf()+
geom_sf(data = states) +
geom_sf(data = df, aes(geometry=geom,fill = maxCat)) +
scale_fill_manual(values=colscateg, name="AQI Categories",breaks=ncateg, labels=categ) +
geom_label_repel(size=2,fontface="bold",data = states, aes(x = X, y = Y, label = ID),
nudge_x = c(1, -1.5, 2, 2, -1), nudge_y = c(0.25, -0.25, 0.5, 0.5, -0.5)) +
coord_sf(xlim = c(-130, -58), ylim = c(24.0, 50.1), expand = FALSE) +
ggtitle(paste("Air Quality in USA Counties",list[i],sep=" "))+
theme(axis.title.x=element_blank(),axis.title.y=element_blank())
ggsave(paste(pngpath,"ggUsa",lista[i],".png", sep=""),
width = 8, height = 6, units = 'in', dpi=150, pointsize=10)
}## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
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## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
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## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
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## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
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## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
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## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
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## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
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## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
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## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
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## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 8 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor# Salvamos todos los mapas geneados, como imágenes (.png) para luego poder animarlos:
imglayers <- sapply(lista, function(ym){
image_read(paste(pngpath,'ggUsa', ym,'.png', sep=''))
})
# Animamos los mapas guardados:
imganim <- image_animate(image_join(imglayers),fps=1,dispose="previous")
image_write(imganim, paste(pngpath,'ggUsa.gif'))
giff<-image_read(paste(pngpath,'ggUsa.gif'))Incluimos el GIF animado de los indicadores de calidad del aire en los condados de USA
Para los años 2017 a 2020:
Nuevo set de Datos, Visitas al Hospital por afecciones respiratorias:
Se trata de un informe en excel con mismo formato para todos los estados y cada uno de ellos separado en una hoja distinta
Visitspath="./Data/Hospital_Visits/"
Visitsfile="HCUP_SummaryTrendTables_T5a.xlsx"
#Lista de estados con datos de visitas médicas:
states<- c("Alaska","Arizona","Arkansas","California","Colorado","Connecticut","Delaware","District of Columbia","Georgia","Hawaii","Illinois","Indiana","Iowa","Kansas","Kentucky","Louisiana","Maine","Maryland","Massachusetts","Michigan","Minnesota","Mississippi","Missouri","Montana","Nebraska","Nevada","New Jersey","New Mexico","New York","North Carolina","North Dakota","Ohio","Oklahoma","Oregon","Pennsylvania","Rhode Island","South Carolina","South Dakota","Tennessee","Texas","Utah","Vermont","Virginia","Washington","West Virginia","Wisconsin","Wyoming")
#Nuevos nombres de columnas para el dataset original:
newcols<-c("A_Num_Dis","All_discharges","A_Num_byAge","Ages_0_4","Ages_5_9","Ages_10_17","Ages_18_44","Ages_45_64","Ages_65_79","Ages_80","A_Num_bySex","Male","Female","A_Num_Race","White","Black","Hispanic","All_other_races","Race_not_in_SID","Race_missing","A_Num_Urban_Rural_Res","Resi_L_metro","Resi_M_S_metros","Resi_nonmetro","Resi_missing","A_num_Comm_Income","Quart1_lowest_income","Quart2_3_middle_income","Quart4_highest_income","Missing_income","A_num_exp_payer","Medicare","Medicaid","Private_insurance","Self_pay","Other_pay","Missing_pay","A_num_Hosp_Urb","Hosp_L_metro","Hosp_M_S_metros","Hosp_Nonmetro","Num_Proc_class","Proc_operating_room","Proc_major_therapeutic","Proc_major_diagnostic","A_num_ByType_Intensive","Use_any_intens_care","Use_ICU","Use_CCU","Use_NICU","Use_other_care_units","A_Numb_by_mech_vent","Use_mech_ventilation","A_Num_TopCond","CIR009_myocardial_infar","CIR017_cardiac_dysrhy","CIR019_heart_failur","INF002_septicemia","RSP002_pneumonia","RSP005_acute_bronchitis","RSP008_chronic_pulmonary",
"RSP009_asthma","RSP010_aspiration_pneumonitis","RSP012_respiratory_failure","All_other_conditions")
#Reiniciamos el tibble que va a contener todos los datos de visitas médicas
dftotvisits <- tibble()
#Recorremos todos los estados con un bucle, para leer todas las hojas de la excel, eliminando Alaska
for (i in 2:length(states)){
#lectura de cada una de las hojas de la excel cuyo rango de datos es desde la celda A7 a AW72:
dfvisits <-read_excel(paste(Visitspath,Visitsfile,sep=""),
sheet=states[i],range ="A7:AW72")
dfvisits<-add_column(dfvisits, new_cols=newcols,.before='Characteristic by Month')
#Borramos la columna anterior de descripciones original:
dfvisits <- select(dfvisits,-c('Characteristic by Month'))
#Primero Trasponemos las columnas de fechas a filas, forzando a tipo caracter el resultado:
dfwide <- dfvisits %>% tidyr::pivot_longer(.,-c('new_cols') ,names_to="Dates",values_to="result",values_transform = list(result = as.character))
#Borramos las filas que no tiene ningun valor
dfwide <- dfwide %>% drop_na(result)
#Transformamos las fechas numericas de excel al formato Date de tibble:
dfwide$Dates <- as.numeric(dfwide$Dates)-2
dfwide$Dates <- as.Date(dfwide$Dates, origin = "1900-01-01")
#Trasponemos las filas que son variables cuantitativas a columnas
dflong <- dfwide %>% tidyr::pivot_wider(names_from ='new_cols',values_from= "result")
#eliminamos los valores "***" para poder convertir las columnas a numéricas:
dflong <- dflong %>% mutate(across(where(is.character), ~na_if(., "***")))
dflong <- dflong %>% mutate(across(where(is.character), as.integer))
#Incluimos el valor del nombre de estado en todas las filas ya formateadas
dflong<-add_column(dflong, ID=states[i],.after='Dates')
dftotvisits <- union_all(dftotvisits,dflong)
}
#Se cierra el bucle de lectura de todas las hojas excel
#Media Desviación standard y tasa media de las visitas hospitalarias por año (Year=as.integer(format(Dates, "%Y")) y estado:
medsd_visits <- dftotvisits %>% group_by(ID) %>% summarize(average = mean(All_discharges), standard_deviation = sd(All_discharges), median_rate=median(All_discharges))| ## Representamos los datos de visitas hospitalarias en mapa geográfico de USA por estados: |
#Identificamos los rangos de visitas a urgencias:
nvisits<- c(1,2,3,4,5,6)
catvisits<- c("Good","Moderate","Unhealthy for Sensitive Groups","Unhealthy","Very Unhealthy","Hazardous")
#Definimos los colores de cada categoria:
colsvisits <- c("1"="green","2"="yellow","3"="orange","4"="red","5"="darkred", "6"="black")
#Recogemos los datos de los estados de USA:
states <- st_as_sf(map("state", plot = FALSE, fill = TRUE))
states$ID <- toTitleCase(states$ID)
#Incluimos en el dataframe, el dato de las áreas de los estados:
states$area <- as.numeric(st_area(states))
world <- ne_countries(scale = "medium", returnclass = "sf")
states <- cbind(states, st_coordinates(st_centroid(states)))## Warning in st_centroid.sf(states): st_centroid assumes attributes are constant
## over geometries of x## Warning in st_centroid.sfc(st_geometry(x), of_largest_polygon =
## of_largest_polygon): st_centroid does not give correct centroids for longitude/
## latitude data# Cruce de datos de visitas hospitalarias con los estados para incluir los datos de geografia
aggtotvisits <- merge(x = dftotvisits, y = states, by = "ID", all.x = TRUE)
#utils::View(aggtotvisits)# para ver todo el dataframe, ya que el view normal solo presenta las 50 primeras columnas
#extraemos las fechas para incluirlos en una lista:
dist_dates = aggtotvisits %>% distinct(Dates) %>% arrange(Dates)
dates = dist_dates$DatesGeneramos un mapa por año mes con los datos de calidad de aire de cada condado
f_visits_maps <- for (i in 1:length(dates)){
df <- aggtotvisits %>% filter(Dates==dates[i])
ggUsa <- ggplot(data = world) +
geom_sf()+
geom_sf(data = states) +
geom_sf(data = df, aes(geometry=geom,fill = All_discharges)) +
#scale_fill_manual(values=colscateg, name="Visits Number",breaks=ncateg, labels=categ) +
geom_label_repel(size=2,fontface="bold",data = states, aes(x = X, y = Y, label = ID),
nudge_x = c(1, -1.5, 2, 2, -1), nudge_y = c(0.25, -0.25, 0.5, 0.5, -0.5)) +
coord_sf(xlim = c(-130, -58), ylim = c(24.0, 50.1), expand = FALSE) +
ggtitle(paste("Hospital Visits in USA States",dist_dates$Dates[i],sep=" "))+
theme(axis.title.x=element_blank(),axis.title.y=element_blank())
# Salvamos todos los mapas geneados, como imágenes (.png):
ggsave(paste(pngpath,"ggVisitsUsa",dist_dates$Dates[i],".png", sep=""),
width = 8, height = 6, units = 'in', dpi=110, pointsize=10)
}## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 1 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 1 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
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## increasing max.overlaps## Warning in x + params$x: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning in y + params$y: longitud de objeto mayor no es múltiplo de la longitud
## de uno menor## Warning: ggrepel: 1 unlabeled data points (too many overlaps). Consider
## increasing max.overlaps# generamos una función para recorrer los mapas geneados y poder animarlos:
imgvisistslayers <- sapply(dist_dates$Dates, function(ym){
image_read(paste(pngpath,'ggVisitsUsa', ym,'.png', sep=''))
})##Salvamos los mapas generados
# Animamos los mapas guardados:
imganimvisits <- image_animate(image_join(imgvisistslayers),fps=1,dispose="previous")
image_write(imganimvisits, paste(pngpath,'ggvisitsUsa.gif'))
giffvisits<-image_read(paste(pngpath,'ggvisitsUsa.gif'))Animación de Mapa de Visitas hospitalarias
giffvisits